数码化工具¶
SAGE有许多不同的组件，可能对数值分析有用。特别值得一提的是三个包，它们是NumPy、SciPy和cvxopt。Numpy是一个优秀的包，它为Python提供了快速的数组功能。它包括一些基本的线性代数例程、矢量化数学例程、随机数生成器等。它支持一种类似于在MatLab中使用的编程风格，并且大多数MatLab技术在NumPy中都有类似的编程风格。SciPy建立在NumPy之上，提供了许多不同的优化、求根、统计、线性代数、内插、FFT和DSP工具等包。最后，cvxopt是一个可以解决线性和二次规划问题的优化包，并且有一个很好的线性代数界面。现在，我们将在每个包上多花一点时间。
在我们开始之前，让我们先指出http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users，，它比较了matlab和nuPy，并给出了matlab命令的NumPy等效项。如果你不熟悉MatLab，那很好，更好的是，这意味着你不会有任何关于事物应该如何工作的先入为主的概念。此外，这个http://www.scipy.org/Wiki/Documentation?action=AttachFile&do=get&target=scipy_tutorial.pdf是一个关于SciPy和NumPy的非常好的教程，它比我们的更全面。